Китай та нова модель штучного інтелекту | DeepSeek V4: майбутній флагман ШІ з революційними можливостями кодування

Після потрясінь на фондовому ринку: DeepSeek V4 планує свою наступну атаку на OpenAI та Nvidia

Після того, як китайська лабораторія штучного інтелекту DeepSeek сколихнула світові технологічні ринки своєю моделлю R1 на початку 2025 року, що спричинило масове коригування цін на апаратні гіганти, такі як Nvidia, наступна революційна віха вже на горизонті. Випуск DeepSeek V4, нового флагмана штучного інтелекту, запланований на середину лютого 2026 року, що підкреслює швидкі темпи інновацій компанії.

Щоб зрозуміти значення V4, варто звернути увагу на його безпосередню історію: невдовзі після випуску V3 у грудні 2024 року компанія випустила оптимізовану версію DeepSeek V3.2. Ця ітерація вражаюче продемонструвала, чого можна досягти завдяки простому точному налаштуванню – спеціальна версія V3.2 навіть досягла результатів рівня золотої медалі на Міжнародній математичній олімпіаді. Однак, хоча V3.2 вважалася поступовим удосконаленням існуючої архітектури, майбутня V4 прагне фундаментальних інновацій. Вона зосереджена на одній з найприбутковіших галузей штучного інтелекту: професійній розробці програмного забезпечення та генерації складного коду.

Час випуску V4 відповідає перевіреній стратегічній схемі. Подібно до запуску R1, який відбувся лише за тиждень до Китайського Нового року 2025, компанія, що фінансується хедж-фондом High-Flyer, знову планує розгортання навколо найважливішої культурної події Китаю. Технічно, є вагомі ознаки використання нової архітектури mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections), яка розроблена для вирішення «проблеми зіставлення ідентичностей» під час масштабування масивних моделей. Якщо внутрішні бенчмарки виявляться точними, показуючи, що V4 перевершує провідні західні моделі, такі як GPT-5.2 або Claude Opus, за продуктивністю кодування, DeepSeek знову продемонструє свою здатність зробити стрибок від спеціаліста з чистої математики (V3.2) та чемпіона за співвідношенням ціни та якості (R1) до універсального лідера ринку.

У ринковому середовищі, де американські конкуренти, такі як OpenAI та Anthropic, інвестують мільярди в обладнання, DeepSeek продовжує покладатися на надзвичайну ефективність завдяки підходам за участю експертів (MoE) та глибокому розумінню апаратного забезпечення. Якщо внутрішні бенчмарки виявляться точними, вказуючи на те, що V4 здатний логічно обробляти надзвичайно довгі кодові контексти та перевершувати провідні західні моделі, такі як GPT-5.2 або Claude Opus, за продуктивністю кодування, світ штучного інтелекту – і фондові ринки – зіткнуться з ще одним бурхливим періодом. У наступній статті розглядаються технічні характеристики, стратегічна довідка та потенційний глобальний вплив цього нового китайського конкурента у сфері штучного інтелекту.

Підходить для цього:

• DeepSeek V3.2: Конкурент на рівні GPT-5 та Gemini-3 ТА можливість розгортання локально на ваших власних системах! Кінець гігабітним центрам обробки даних зі штучним інтелектом?

Яку нову модель штучного інтелекту зараз розробляє DeepSeek і коли вона вийде?

DeepSeek, китайська компанія зі штучним інтелектом, яка наробила галасу у світі технологій своєю моделлю R1 на початку 2025 року, працює над своєю наступною флагманською моделлю під кодовою назвою V4. За словами інсайдерів, які спілкувалися з новинним сайтом The Information, стартап планує випустити цю модель приблизно в середині лютого 2026 року, а саме під час Китайського Нового року. Хоча точна дата випуску ще офіційно не підтверджена, ця стратегія визначення часу передбачає раніше встановлену схему. DeepSeek дотримується стратегії, яку вона успішно застосувала під час запуску моделі R1, що була випущена 20 січня 2025 року, лише за тиждень до святкування Китайського Нового року. Ця повторювана стратегія визначення часу говорить про те, що DeepSeek навмисно робить ставку на цю важливу культурну подію, щоб привернути максимальну увагу та вплив для запусків своїх продуктів.

Модель V4 позиціонується як значний архітектурний наступник, що базується на вдосконаленнях, вже запроваджених у моделі V3 у грудні 2024 року. На відміну від поступових удосконалень, таких як ті, що спостерігалися у V3.2, V4 покликана представляти фундаментальну еволюцію основної платформи, таким чином знаменуючи наступний етап у технологічному розвитку DeepSeek.

Які технічні можливості та вдосконалення відрізняють V4?

Центральною особливістю V4 є її спеціалізація на навичках програмування та кодування. Це відрізняється від моделі R1, яка була відома, перш за все, своєю вражаючою економічною ефективністю. У V4 DeepSeek чітко підкреслює передовий досвід генерації коду та розробки програмного забезпечення. Внутрішнє тестування в DeepSeek переконливо свідчить про те, що модель може конкурувати або навіть перевершувати провідні системи, такі як серія GPT від OpenAI або Claude від Anthropic, у цій критичній області.

Технічні прориви, зумовлені версією 4, зосереджені на кількох конкретних покращеннях. По-перше, за словами інсайдерів, DeepSeek досяг значного прориву в обробці надзвичайно довгих кодових запитів. Ця можливість має значне практичне значення для розробників програмного забезпечення, які працюють над складними багатофайловими проектами. Здатність обробляти велику контекстну інформацію без шкоди для точності є значною перевагою в реальних завданнях розробки програмного забезпечення, де кодові бази часто містять сотні тисяч або мільйони рядків коду.

По-друге, повідомляється, що версія 4 демонструє покращену логічну узгодженість та чіткість у своїх вихідних даних. Це означає, що вихідні дані, що генеруються моделлю, є більш логічно строгими та узгодженими. Таке покращення має негайні наслідки для надійності моделі під час виконання складних завдань, таких як налагодження, рефакторинг коду та реалізація складних функцій. Здатність генерувати логічно узгоджені та відстежувані рішення є важливою для професійної розробки програмного забезпечення.

По-третє, DeepSeek досяг прогресу в ефективності навчання. Модель демонструє покращену здатність фіксувати та розуміти закономірності даних у всьому конвеєрі навчання. Це досягається без будь-якого помітного зниження продуктивності, що часто є критичною проблемою для великомасштабних моделей. Оптимізація цього аспекту демонструє витонченість технічного підходу DeepSeek до розробки моделей.

Яку роль відіграє архітектура mHC у розробці V4?

Одним особливо цікавим технологічним розвитком, можливо пов'язаним з випуском V4, є впровадження так званої архітектури гіперз'єднань з обмеженою багатогранністю, або скорочено mHC. У січні 2026 року DeepSeek опублікував наукову статтю, в якій описується ця нова архітектура навчання. Архітектура mHC являє собою фундаментальний прогрес у масштабуванні великих мовних моделей.

Фреймворк mHC вирішує фундаментально важливу проблему в сучасній розробці ШІ: хоча попередні підходи, такі як гіперз'єднання, можуть розширити ширину потоку залишків і покращити шаблони зв'язності, вони одночасно підривають принцип відображення характеристичної ідентичності, що лежить в основі залишкових з'єднань. Це призводить до значних проблем зі стабільністю навчання, обмеженою масштабованістю та підвищеними вимогами до пам'яті.

Рішення mHC проектує простір залишкових зв'язків на певний математичний многовид для відновлення принципу тотожного відображення. Це досягається за допомогою алгоритму Сінкхорна-Кноппа, який застосовує подвійну стохастичну умову до відображень залишків. На практиці це означає, що DeepSeek може навчати моделі зі значно покращеною стабільністю без пропорційного збільшення обчислювальної потужності. Емпіричні результати показують, що mHC ефективний для навчання великих масштабів, пропонуючи вимірні покращення продуктивності та чудову масштабованість.

Наслідки для V4 є значними: якщо DeepSeek інтегрує mHC у модель V4, це означатиме, що компанія зможе розробляти ще потужніші моделі без пропорційного збільшення обчислювальних витрат. Це ще більше посилить вже існуючу перевагу DeepSeek у економічній ефективності.

Наскільки успішним був DeepSeek R1 у січні 2025 року та який вплив він мав?

Щоб повністю зрозуміти контекст V4, необхідно вказати на вражаючий успіх моделі R1 на початку 2025 року. Коли DeepSeek випустила свою модель R1 20 січня 2025 року, це викликало безпрецедентну реакцію ринку. Випуск цієї моделі призвів до негайного та разючого впливу на світові технологічні фондові ринки.

Основною причиною такої різкої реакції ринку була не стільки технологічна перевага моделі над існуючими системами, скільки вражаюча економічна ефективність, з якою DeepSeek досягла порівнянних або навіть кращих результатів. Модель R1 була розроблена з витратами на навчання лише 5,6 мільйона доларів, тоді як конкуренти, такі як OpenAI, зазвичай витрачають від 100 мільйонів до 1 мільярда доларів на порівнянні моделі. Ця величезна різниця у вартості мала значні наслідки для оцінки технологічних компаній та припущень щодо необхідних інвестицій в інфраструктуру.

Безпосереднім наслідком стало рекордне падіння ціни акцій Nvidia на 17 відсотків 27 січня 2025 року. Це дорівнювало втраті вартості приблизно 600 мільярдів доларів – найбільшому падінню за один день в історії Уолл-стріт. Цей крах також був очевидним в інших компаніях, пов'язаних з інфраструктурою штучного інтелекту: виробники чіпів, такі як Broadcom, зазнали значного падіння ціни акцій, тайванський виробник контрактів TSMC впав приблизно на 10 відсотків, а такі компанії, як Vertiv, що спеціалізуються на технологіях охолодження центрів обробки даних, втратили майже 30 відсотків своєї вартості.

Основний страх полягав у тому, що якщо відносно невідомий китайський стартап зможе розробити високопродуктивні моделі штучного інтелекту за частку вартості та з часткою обчислювальної потужності, існуючі припущення щодо необхідності масштабних інвестицій в обладнання можуть бути фундаментально помилковими. Це матиме наслідки для всіх компаній, які інвестували мільярди в інфраструктуру штучного інтелекту.

Які вимоги до обладнання та інфраструктури використовував DeepSeek для R1?

Технічна основа, на якій DeepSeek досяг своєї вражаючої економічної ефективності, базується на кількох інноваційних підходах. По-перше, DeepSeek використав лише 2048 графічних процесорів Nvidia H800 для навчання своєї моделі R1. Для порівняння, конкуренти, такі як OpenAI або Google, зазвичай використовують 16 000 або більше графічних процесорів. Чіпи H800 спеціально розроблені для китайського ринку та, як правило, дешевші, ніж моделі H100, доступні в США.

Крім того, DeepSeek використала значний технічний досвід для оптимізації своїх процесів навчання та логічного висновку. Засновник і генеральний директор DeepSeek, Лян Веньфен, який також є засновником і головним акціонером хедж-фонду High-Flyer, протягом багатьох років створив виняткову команду з розробки інфраструктури. Ця команда має надзвичайно глибоке розуміння того, як функціонують доступні чіпи, і змогла довести їхню ефективність до межі.

Ключовим фактором було те, що після набрання чинності експортних обмежень США у 2022 році, які заборонили експорт чіпів H100 до Китаю, хедж-фонд Ляна High-Flyer був змушений максимально оптимізувати доступне обладнання. Як не парадоксально, це призвело до технічних інновацій, які зрештою призвели до надзвичайно економічно ефективних моделей. Таким чином, обмеження стало інноваційною перевагою.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Як працює архітектура змішаних експертів DeepSeek?

Ще одним ключовим елементом економічної ефективності DeepSeek є реалізація архітектури суміші експертів (MoE). Наприклад, у моделі V3 система має загалом 671 мільярд параметрів. У традиційній щільній моделі всі ці параметри активувалися б з кожним запитом, що призводило б до величезних обчислювальних витрат. Однак DeepSeek V3 активує в середньому лише близько 37 мільярдів параметрів на токен.

Архітектура MoE працює за принципом спеціалізованих модулів у межах більшої моделі. Залежно від конкретних вхідних даних, активуються лише ті модулі, що стосуються обробки цього конкретного завдання. Це призводить до значного скорочення часу обчислення та значного зниження експлуатаційних витрат. Обробка одного токена коштує приблизно $0,55 на вхідних даних та $2,19 на вихідних даних на мільйон токенів для моделей DeepSeek, тоді як модель OpenAI o1 вимагає $15 на вхідних даних та $60 на вихідних даних на мільйон токенів. Це означає, що моделі DeepSeek приблизно в 50-100 разів дешевші в експлуатації, ніж порівнянні моделі конкурентів.

Окрім своєї основної архітектури MoE, DeepSeek також розробила технологію DeepSeek Sparse Attention. Ця технологія використовує динамічний механізм розрідженості на основі контенту. Lightning Indexer аналізує вхідний запит і визначає лише найбільш релевантні ключі в контексті для кожного запиту. Замість того, щоб обчислювати увагу для всіх токенів, модель обчислює її лише для "верхніх K" найбільш релевантних блоків. Це дозволяє моделям обробляти дуже довгі контексти без експоненціального збільшення часу обчислення.

Підходить для цього:

• Що краще: децентралізована, федеративна, антикрихка інфраструктура штучного інтелекту, гігафабрика штучного інтелекту чи гіпермасштабований центр обробки даних зі штучним інтелектом?

Як V4 позиціонує себе в конкуренції з іншими провідними моделями штучного інтелекту?

Ринок високопродуктивних моделей штучного інтелекту для кодування буде надзвичайно конкурентним у 2025/2026 роках. Поточними лідерами продуктивності є Claude Opus 4.5 від Anthropic, GPT-5.2 від OpenAI та Gemini 3 Pro від Google. Найважливіший бенчмарк для практичних завдань кодування — SWE-Bench Verified, який використовує реальні проблеми GitHub для оцінки — показує такі результати: Claude Opus 4.5 досягає точності 80,9%, GPT-5.2 — 80,0%, а Gemini 3 Pro — 76,2%.

Для попередніх моделей DeepSeek результати в бенчмарку SWE-Bench Verified коливалися приблизно від 67,8 до 68,4 відсотка. Якщо внутрішні тести DeepSeek будуть точними, і V4 дійсно зможе перевершити Claude та GPT, це означатиме значну зміну парадигми. Це означатиме, що не лише найекономічніший, але й найпотужніший постачальник у секторі кодування буде базуватися в Китаї.

Однак важливо зазначити, що внутрішні показники компанії часто є більш оптимістичними, ніж зовнішні, незалежні оцінки. Справжня продуктивність V4 стане очевидною лише після випуску моделі та її тестування незалежними оцінювачами. Тим не менш, очевидно, що DeepSeek став серйозним конкурентом у цьому сегменті ринку.

Яка історична та фінансова довідка про DeepSeek?

Щоб зрозуміти успіх DeepSeek, потрібно розглянути історію та структуру компанії. DeepSeek — це не ізольований стартап у сфері штучного інтелекту, як багато інших, а радше дослідницький та розробницький підрозділ більшої фінансової компанії. Компанія була заснована як спін-офф хедж-фонду High-Flyer, який був створений у 2015 році Ляном Веньфенгом та двома колишніми однокурсниками з Чжецзянського університету.

High-Flyer – це кількісний хедж-фонд, який використовує машинне навчання та алгоритми штучного інтелекту для оптимізації торгових стратегій. Компанія швидко зростала, ставши першим кількісним хедж-фондом у Китаї, активи якого під управлінням перевищили 100 мільярдів юанів (приблизно 13 мільярдів доларів США) у 2019 році. У 2023 році DeepSeek була виділена як незалежна дослідницька група, щоб зосередитися на фундаментальних дослідженнях у галузі загального штучного інтелекту (ЗШІ).

Критичною відмінністю від інших стартапів у сфері штучного інтелекту є структура фінансування: DeepSeek повністю фінансується високопоставленими компаніями. У компанії немає зовнішніх інвесторів, венчурних капіталістів і жодних питань щодо IPO. Це означає, що на DeepSeek не тиснуть, щоб швидко стати прибутковим або генерувати інвестиційний дохід. Засновник Лян Веньфенг прямо заявив, що не може навести комерційну причину для заснування DeepSeek. Натомість він наголошує на його некомерційній, фундаментальній дослідницькій спрямованості: «Навіть якби ви мене запитали, я не зміг би назвати вам комерційну причину для заснування DeepSeek. Тому що з комерційної точки зору це невигідно»

Ця унікальна структура фінансування надає DeepSeek значну свободу. Компанія може досягати довгострокових дослідницьких цілей, не враховуючи короткострокову прибутковість чи зростання ринку. Це також дає змогу залучати талановитих фахівців щедрими зарплатами, порівнянними з тими, що пропонують великі китайські технологічні компанії, такі як ByteDance.

Який вплив може мати майбутній реліз V4 на світовий ринок штучного інтелекту?

Оголошення V4, ймовірно, матиме значні наслідки для кількох аспектів ринку штучного інтелекту. По-перше, це ще більше активізує дискусії щодо необхідних інвестицій для розробки високопродуктивного ШІ. DeepSeek вже продемонстрував за допомогою R1, що попередні припущення щодо необхідних обчислювальних ресурсів та бюджетів на навчання могли бути завищеними. Якщо V4 також досягне найвищої продуктивності в завданнях кодування, це ще більше підтвердить ідею про те, що як технічні інновації, так і стратегічний розподіл ресурсів є важливішими, ніж сама обчислювальна потужність.

По-друге, V4 може призвести до посилення конкурентного тиску на американські компанії, що займаються штучним інтелектом. Якщо китайський стартап досягне таких самих хороших або кращих результатів при менш ніж 5% вартості та з часткою апаратного забезпечення, це може знизити прибутки та очікування щодо маржі відомих постачальників. Це, у свою чергу, може призвести до зниження цін на API та кращих умов для клієнтів – розвиток подій, який, з одного боку, сприяє інноваціям, але з іншого боку, також ставить під загрозу великі інвестиції в обчислювальну інфраструктуру.

По-третє, В4 являє собою поворотний момент у геополітичній динаміці ринку штучного інтелекту. Це демонструє, що Китай не лише здатний імітувати або копіювати західні моделі штучного інтелекту, але й розробляти незалежні технологічні інновації, які є конкурентоспроможними або перевершують їх. Це може спонукати уряди переосмислити свої стратегії у сфері штучного інтелекту та приділити більше уваги безпеці та технологічній незалежності.

По-четверте, V4 може зміцнити довіру до моделей штучного інтелекту з відкритим кодом. DeepSeek оголосила, що, як і R1, V4, ймовірно, буде випущена з вагами, які дозволять розробникам запускати та налаштовувати модель локально. Це контрастує з власницькими моделями OpenAI або Anthropic, які доступні лише через API. Більша кількість та кращі моделі з відкритим кодом можуть призвести до зменшення залежності компаній від комерційних постачальників.

Чим V4 відрізняється від попередніх моделей DeepSeek, таких як V3 та V3.2?

Щоб краще зрозуміти значення V4, важливо простежити історію розвитку моделей DeepSeek. Оригінальна модель V3 була випущена в грудні 2024 року та позиціонувалася як значний прогрес. V3 мала 671 мільярд параметрів із вибірковою активацією 37 мільярдів на токен. Порівняно з попередніми моделями, V3 продемонструвала значні покращення в кількох бенчмарках.

Того ж грудня швидко вийшла версія V3.2, позиціонована як ітерація моделі V3. V3.2 перевершила інші поточні моделі в кількох бенчмарках і досягла вражаючих результатів у задачах на логічне мислення. Версія V3.2 для Speciale навіть досягла рівня золотої медалі на Міжнародній математичній олімпіаді.

Ключова відмінність між V3/V3.2 та майбутнім V4 полягає в архітектурній основі. V3.2 є ітерацією архітектури V3 – удосконаленням існуючого підходу. V4, з іншого боку, принципово відрізняється за своїм дизайном. Вона покликана представляти нову базову архітектуру, яка перевершує V3, можливо, з інтеграцією технології mHC та зі спеціальними оптимізаціями для завдань кодування.

Ця архітектурна трансформація є причиною, чому V4 позиціонується як новий флагман, тоді як V3.2 вважається радше етапом оптимізації. Нова базова архітектура дозволяє DeepSeek досягти фундаментальних покращень, які виходять за рамки поступового збільшення продуктивності.

Які практичні застосування найбільше виграють від V4?

Спеціалізація V4 на можливостях кодування має значні практичні наслідки для різних галузей промисловості та сценаріїв застосування. Причина, чому компетентність у кодуванні вважається основним орієнтиром для систем штучного інтелекту, полягає в тому, що розробка програмного забезпечення є одним із найцінніших та найзатребуваніших застосувань штучного інтелекту. Модель штучного інтелекту з потужними можливостями кодування може генерувати значну економічну цінність.

Команди розробників програмного забезпечення безпосередньо отримують вигоду від покращених моделей генерації коду. Такі завдання, як написання шаблонного коду, документування коду, рефакторинг існуючих кодових баз та налагодження, значно пришвидшуються завдяки потужному штучному інтелекту. Модель, здатна обробляти довгі контексти коду, особливо цінна для складних проектів з великими кодовими базами.

По-друге, корпоративні компанії виграють від кращих моделей кодування штучного інтелекту, оскільки вони можуть підвищити продуктивність своїх розробників і таким чином зменшити витрати. Це одна з причин, чому Anthropic, OpenAI, а тепер і DeepSeek, роблять значні інвестиції в можливості кодування – ринок штучного інтелекту, орієнтованого на розробників, величезний і швидко зростає.

По-третє, покращені можливості V4 з кодування також можуть мати наслідки для індустрії кібербезпеки. Збільшення можливостей генерації коду потенційно може бути використано для автоматизованої генерації експлойтів, що, своєю чергою, вимагає захисних заходів.

Яке значення має час виходу приблизно на Китайський Новий рік?

Навмисний вибір часу для анонсу V4 та очікуваного випуску приблизно на середину лютого 2026 року, що збігається з китайським Новим роком, не є випадковим. Це та сама схема, яку DeepSeek використовував з моделлю R1. R1 був випущений 20 січня 2025 року, за тиждень до святкування китайського Нового року.

Зі стратегічної точки зору, для такого часу є кілька причин. По-перше, Китайський Новий рік – це час підвищеної громадської уваги в Китаї. Під час святкування багато людей мають час дослідити та протестувати нові технологічні розробки. Це дозволяє швидко впроваджувати їх та збирати відгуки на китайському ринку.

По-друге, це може бути вигідним з геополітичної точки зору. Технологічний прорив, що супроводжується національними святкуваннями, може сприйматися як символ технологічної сили та незалежності. Це має сигнальний ефект не лише для комерційного ринку, але й для геополітичних дискусій щодо технологічного лідерства.

По-третє, вибір часу дозволяє краще контролювати наратив. Оголошуючи про подію за кілька тижнів до початку, а потім публікуючи її незадовго до свят, DeepSeek може привернути увагу ЗМІ протягом тривалішого періоду.

Наскільки ймовірно, що V4 відповідатиме очікуванням щодо внутрішніх бенчмарків?

Це критичне питання як для скептиків, так і для оптимістів. Внутрішні бенчмарки компаній у галузі штучного інтелекту, як відомо, є оптимістичними. Існує кілька історичних прикладів, коли компанії стверджували, що показують кращі результати у внутрішніх тестах, ніж це було пізніше продемонстровано на практиці або за допомогою незалежних оцінок.

Однак, DeepSeek вже продемонстрував за допомогою моделі R1, що внутрішні очікування справді можуть бути виконані. R1 фактично виправдав очікування щодо економічної ефективності та продуктивності в завданнях міркування. Це підвищує достовірність очікувань щодо V4.

З іншого боку, існують також відмінності між міркуваннями та кодуванням. Завдання міркування, такі як розв'язання математичних задач, у деяких аспектах легше стандартизувати та вимірювати. Навички кодування мають більшу варіативність – те, що вважається «хорошим» згенерованим кодом, може змінюватися залежно від контексту.

Цілком ймовірно, що V4 справді матиме дуже хороші можливості кодування та працюватиме на рівні з конкуруючими моделями. Чи перевершить він їх, стане зрозуміло лише після його випуску. Якщо очікування виправдаються, це стане значним зрушенням у сфері штучного інтелекту.

Який глобальний вплив може мати успіх DeepSeek на технологічну галузь?

Сукупний ефект успіху DeepSeek — починаючи з R1 і продовжуючи V4 — може призвести до значних структурних змін у світовій технологічній галузі. По-перше, можливо, доведеться переглянути існуючі припущення щодо масштабованості та конкурентоспроможності. Традиційна думка полягала в тому, що розмір, обчислювальна потужність та величезні бюджети є ключами до успіху в галузі штучного інтелекту. DeepSeek ставить під сумнів це припущення.

По-друге, в апаратній галузі може відбутися консолідація або стратегічна переорієнтація. Якщо високопродуктивні моделі штучного інтелекту не вимагатимуть величезної кількості графічних процесорів H100, попит на такі вузькоспеціалізовані чіпи може знизитися. Це вплине на Nvidia, а також на енергетичні компанії, постачальників центрів обробки даних та інших гравців інфраструктури.

По-третє, успіх DeepSeek може призвести до посилення регуляторного тиску на безпеку та узгодженість ШІ. Одна з суперечок навколо DeepSeek полягала в тому, чи підлягають його моделі цензурі та контролю з боку Китаю. Країни можуть дедалі частіше вимагати від моделей ШІ відповідності певним стандартам безпеки або узгодженості.

По-четверте, індустрія штучного інтелекту може стати більш регіоналізованою. З огляду на те, що високопродуктивний штучний інтелект можна розробляти без доступу до американського обладнання, інші країни чи регіони також можуть спробувати створити незалежні екосистеми штучного інтелекту. Це може призвести до більш фрагментованих, але водночас і більш стійких глобальних ринків штучного інтелекту.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць